基于改进的YOLOv8塔基底目标检测方法和装置

本发明公开了一种基于改进的YOLOv8塔基底目标检测方法和装置，属于神经网络技术领域，本发明在YOLOv8的主干网络中添加可变形注意力机制DAttention，使得模型集中关注当前任务中最关键的区域，提高对塔基底的特征提取能力，提高模型的表达和识别能力；使用ShapeIoU替换原坐标损失函数CIoU，更准确地衡量目标检测模型的预测结果与真实情况之间的差异，从而帮助优化模型的训练过程；使用YOLO‑Face V2中的遮挡感知注意力改进Head，在保证检测精度的前提下，对模型做轻量化处理，使其有效地处理遮挡场景。改进后的算法对塔基底目标检测具有更高的检测精度、更快的检测速度。